短文本信息流的会话抽取与分析技术研究

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短文本信息流的会话抽取与分析技术研究

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短文本信息流的会话抽取与分析技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-12页
第一章绪论	第12-24页
1.1 课题背景及研究意义	第12-14页
1.1.1 课题背景	第12-14页
1.1.2 研究意义	第14页
1.2 相关研究现状	第14-20页
1.2.1 短文本聚类现状	第15-16页
1.2.2 短文本信息流的会话抽取现状	第16-18页
1.2.3 会话情感倾向性分析现状	第18-19页
1.2.4 短文本信息流中的用户建模现状	第19-20页
1.3 目前研究的问题和难点	第20-21页
1.4 论文的工作和组织	第21-24页
1.4.1 论文的主要工作	第21-22页
1.4.2 论文的组织结构	第22-24页
第二章短文本聚类	第24-34页
2.1 词向量	第24-27页
2.1.1 词向量原理	第24-26页
2.1.2 词向量的性质	第26页
2.1.3 词向量在短文本聚类中的应用	第26-27页
2.2 改进的短文本层次聚类算法	第27-29页
2.2.1 层次聚类算法介绍	第27页
2.2.2 特征权重计算和关键词提取	第27-28页
2.2.3 类簇相似度计算	第28-29页
2.2.4 改进的短文本层次聚类算法流程	第29页
2.3 实验结果与性能分析	第29-33页
2.3.1 实验数据	第29-31页
2.3.2 评价指标	第31页
2.3.3 实验设置与结果分析	第31-33页
2.4 本章小结	第33-34页
第三章短文本信息流的会话抽取	第34-48页
3.1 会话抽取方法简介	第34-36页
3.1.1 会话抽取的问题描述	第34-35页
3.1.2 Single-Pass聚类算法介绍	第35页
3.1.3 基于Single-Pass聚类算法的会话抽取方法	第35-36页
3.2 会话分割	第36-40页
3.2.1 信息的内容相关度	第37页
3.2.2 信息的时间间隔	第37-39页
3.2.3 用户亲密程度	第39-40页
3.3 会话片段聚类	第40-42页
3.3.1 内容相关度计算	第40-41页
3.3.2 时间相关度计算	第41页
3.3.3 会话抽取算法实现	第41-42页
3.4 实验结果与性能分析	第42-46页
3.4.1 实验数据	第42-43页
3.4.2 评价指标	第43页
3.4.3 实验结果与分析	第43-46页
3.5 本章小结	第46-48页
第四章会话的情感倾向性分析	第48-58页
4.1 会话的情感倾向性分析原理	第48页
4.2 会话的情感倾向性分析方法	第48-52页
4.2.1 会话的情感倾向性分析	第49页
4.2.2 单条信息的情感倾向性分析	第49-50页
4.2.3 词语的情感倾向识别	第50-52页
4.3 实验结果与性能分析	第52-56页
4.3.1 实验数据	第52页
4.3.2 评价指标	第52页
4.3.3 实验设置与结果分析	第52-56页
4.4 本章小结	第56-58页
第五章短文本信息流中的用户建模	第58-68页
5.1 用户建模方法简介	第58-59页
5.1.1 基于向量空间模型的方法	第58-59页
5.1.2 基于主题模型的方法	第59页
5.2 短文本信息流中的用户建模方法	第59-63页
5.2.1 用户建模原理	第59-60页
5.2.2 构造训练数据	第60页
5.2.3 用户向量的性质	第60-61页
5.2.4 用户向量的应用	第61-63页
5.3 实验结果与性能分析	第63-66页
5.3.1 实验数据	第63-64页
5.3.2 实验设置与结果分析	第64-66页
5.4 本章小结	第66-68页
第六章总结和展望	第68-70页
6.1 本文工作总结	第68页
6.2 下一步研究展望	第68-70页
致谢	第70-72页
参考文献	第72-78页
作者简历	第78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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